一种机器人控制方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN113561185A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202111113736.6

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本公开涉及一种机器人控制方法、装置及存储介质,上述方法包括:获取机器人的运动轨迹集;确定所述机器人对应的机器人逆动力学模型,并确定所述机器人逆动力学模型对应的误差函数;根据所述运动轨迹集和所述误差函数对所述机器人逆动力学模型进行自监督训练;根据经过所述自监督训练之后的机器人逆动力学模型,对所述机器人进行控制。采用上述技术手段,解决现有技术中,缺少关于通过机器人逆动力学学习控制机器人的方案的问题。

    机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113561187A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202111122532.9

    申请日:2021-09-24

    Abstract: 本公开涉及一种机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质,上述方法包括:获取机器人的运动轨迹集;确定所述机器人对应的机器人动力学模型,并确定所述机器人动力学模型对应的误差函数;根据所述运动轨迹集和所述误差函数对所述机器人动力学模型进行自监督训练;根据经过所述自监督训练之后的机器人动力学模型,对所述机器人进行控制。采用上述技术手段,解决现有技术中,现有的机器人动力学学习方法仅可以用于控制特定的机器人,无法广泛适用于不同结构的机器人的控制的问题。

    数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113552807B

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111105029.2

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本公开涉及一种数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质,上述方法包括:根据每个机器人的参数、拓扑结构和模型维度确定每个所述机器人对应的机器人模型,得到多个所述机器人模型;分别确定多个所述机器人模型中每个所述机器人模型对应的动力学公式;根据每个所述机器人模型对应的动力学公式,计算每个所述机器人模型对应的所述机器人的多条运动轨迹;根据多个所述机器人模型和每个所述机器人模型对应的所述机器人的所述多条运动轨迹生成机器人数据集。采用上述技术手段,解决现有技术中,当需要使用数据集训练机器人模型时,需要人工获取数据集的问题。

    模型迁移方法、装置
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113635310B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111206993.4

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本公开涉及一种模型迁移方法、装置,上述方法包括:获取目标模型、验证数据集和参数微调数据集;对所述目标模型进行知识蒸馏处理,得到迁移模型,并在对所述目标模型进行所述知识蒸馏处理的过程中,根据所述验证数据集和所述知识蒸馏处理对应的误差函数,对所述迁移模型进行优化处理;使用所述参数微调数据集对所述迁移模型进行自监督训练,以对所述迁移模型的参数进行微调。采用上述技术手段,解决现有技术中,缺少机器人模型迁移的方法的问题。

    机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113561187B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111122532.9

    申请日:2021-09-24

    Abstract: 本公开涉及一种机器人控制方法、装置、电子设备及存储介质,上述方法包括:获取机器人的运动轨迹集;确定所述机器人对应的机器人动力学模型,并确定所述机器人动力学模型对应的误差函数;根据所述运动轨迹集和所述误差函数对所述机器人动力学模型进行自监督训练;根据经过所述自监督训练之后的机器人动力学模型,对所述机器人进行控制。采用上述技术手段,解决现有技术中,现有的机器人动力学学习方法仅可以用于控制特定的机器人,无法广泛适用于不同结构的机器人的控制的问题。

    模型迁移方法、装置
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113635310A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202111206993.4

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本公开涉及一种模型迁移方法、装置,上述方法包括:获取目标模型、验证数据集和参数微调数据集;对所述目标模型进行知识蒸馏处理,得到迁移模型,并在对所述目标模型进行所述知识蒸馏处理的过程中,根据所述验证数据集和所述知识蒸馏处理对应的误差函数,对所述迁移模型进行优化处理;使用所述参数微调数据集对所述迁移模型进行自监督训练,以对所述迁移模型的参数进行微调。采用上述技术手段,解决现有技术中,缺少机器人模型迁移的方法的问题。

    一种机器人控制方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN113561185B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111113736.6

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本公开涉及一种机器人控制方法、装置及存储介质,上述方法包括:获取机器人的运动轨迹集;确定所述机器人对应的机器人逆动力学模型,并确定所述机器人逆动力学模型对应的误差函数;根据所述运动轨迹集和所述误差函数对所述机器人逆动力学模型进行自监督训练;根据经过所述自监督训练之后的机器人逆动力学模型,对所述机器人进行控制。采用上述技术手段,解决现有技术中,缺少关于通过机器人逆动力学学习控制机器人的方案的问题。

    数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113552807A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202111105029.2

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本公开涉及一种数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质,上述方法包括:根据每个机器人的参数、拓扑结构和模型维度确定每个所述机器人对应的机器人模型,得到多个所述机器人模型;分别确定多个所述机器人模型中每个所述机器人模型对应的动力学公式;根据每个所述机器人模型对应的动力学公式,计算每个所述机器人模型对应的所述机器人的多条运动轨迹;根据多个所述机器人模型和每个所述机器人模型对应的所述机器人的所述多条运动轨迹生成机器人数据集。采用上述技术手段,解决现有技术中,当需要使用数据集训练机器人模型时,需要人工获取数据集的问题。

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